并行BP网络对CSTR的故障诊断

随着现代工业及科学技术的迅速发展,神经网络特别是BP网络广泛地应用于故障诊断中.作者用并行的BP神经网络来代替单个的BP网络,这样可以提高故障诊断的准确率,尤其是在故障类别很多的情况下.把此方法应用于CSTR中,准确性更高.     

修正初始权值的BP网络在CSTR故障诊断中的应用

将BP算法和使用复合法修正初始权值的BP算法运用到CSTR模型中进行故障诊断。采用复合法对初始权值进行修改,避免了BP算法中初始权值的随机性带来的收敛缓慢甚至瘫痪现象,并结合CSTR模型的故障诊断进行了仿真运算,与BP网络的比较表明了改进算法在运算效率上的优势。